L'une des techniques de collecte de données Web les plus puissantes est l'exploration Web, qui consiste à rechercher toutes les URL d'un ou plusieurs domaines. Python dispose de plusieurs bibliothèques et cadres d'exploration Web populaires pour l'exploration Web. Nous allons d'abord présenter différentes techniques d'exploration Web et cas d'utilisation, puis vous montrer une exploration Web simple avec Python à l'aide de bibliothèques : requests, Beautiful Soup et Scrapy. Ensuite, nous verrons pourquoi il est préférable d'utiliser un cadre d'exploration Web comme Crawlbase.

A web crawler, également connu sous le nom de robot d'indexation ou robot de recherche, recherche automatiquement du contenu sur Internet. Le terme crawler vient du robot d'indexation Web, le moteur de recherche d'origine d'Internet, et les robots des moteurs de recherche sont les plus connus. Les moteurs de recherche utilisent des robots Web pour indexer le contenu des pages Web sur tout Internet afin qu'elles puissent apparaître dans les résultats des moteurs de recherche.

Les robots d'exploration Web collectent des données, notamment l'URL d'un site Web, les informations des balises méta, le contenu de la page Web, les liens de page et les destinations de ces liens. Ils conservent une note des URL précédemment téléchargées pour éviter de télécharger à plusieurs reprises la même page. Ils vérifient également les erreurs dans le code HTML et les hyperliens.

L'exploration Web recherche des informations sur les sites Web et récupère des documents pour créer un index consultable. L'exploration commence sur une page Web et se poursuit via les liens vers d'autres sites jusqu'à ce que tous ces derniers aient été analysés.

Crawlers peut automatiser des tâches telles que :
• Archivage d’anciennes copies de sites Web sous forme de fichiers HTML statiques.
• Extraction et affichage du contenu des sites Web dans des feuilles de calcul.
• Identifier les liens brisés et les pages qui les contiennent et qui doivent être corrigés.
• Comparaison des versions anciennes et modernes de sites Web.
• Extraction d'informations à partir des balises méta de la page, du contenu du corps, des titres et des balises alt descriptives des images

Web automatisé Crawling Techniques

Les techniques d'exploration Web automatisées impliquent l'utilisation de logiciels pour collecter automatiquement des données à partir de sources en ligne. Ces méthodes très efficaces peuvent être étendues pour gérer des tâches de scraping Web à grande échelle.

1 : Bibliothèques de scraping Web

Les bibliothèques de scraping Web sont des progiciels qui proposent des fonctions et des outils prêts à l'emploi pour les tâches de scraping Web. Ces bibliothèques simplifient considérablement le processus de navigation dans les pages Web, d'analyse des données HTML et de localisation des éléments à extraire. Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de bibliothèques de scraping Web populaires :

  • Beautiful Soup : spécialement conçu pour analyser et extraire des données Web à partir de sites HTML et XML. Beautiful Soup est une technique de collecte de données utile pour les sites Web statiques qui ne nécessitent pas de JavaScript pour se charger.
  • Scrapy : fournit un cadre pour la création de scrapers et de robots d'exploration Web. Il s'agit d'un excellent choix pour les tâches de scraping Web complexes qui impliquent une connexion ou la gestion de cookies.
  • Puppeteer : une bibliothèque de scraping Web basée sur JavaScript qui peut être utilisée pour scraper des pages Web dynamiques.
  • Cheerio : bien adapté au scraping de pages Web statiques, car il ne prend pas en charge l'exécution de JavaScript.
  • Selenium : automatise les interactions Web et récupère les données des sites dynamiques. Selenium est un framework de scraping Web idéal pour les sites Web qui nécessitent une interaction de l'utilisateur, comme cliquer sur des boutons, remplir des formulaires et faire défiler la page.

2 : Outils de scraping Web

A outil de grattage Web est un programme ou un logiciel qui collecte automatiquement des données à partir de diverses sources Internet. En fonction des besoins spécifiques de votre organisation, des ressources disponibles et des compétences techniques, vous avez la possibilité d'utiliser un scraper Web interne ou externalisé.

Les outils de scraping Web internes offrent l'avantage de la personnalisation, permettant aux utilisateurs d'adapter le robot d'exploration Web à leurs besoins spécifiques de collecte de données. Cependant, le développement d'un outil de scraping Web interne peut nécessiter une expertise technique et des ressources, notamment du temps et des efforts pour la maintenance.

3 : API de scraping Web

API de scraping Web Les API de scraping Web permettent aux développeurs de récupérer et d'extraire des informations pertinentes à partir de sites Web. Divers sites Web proposent des API de scraping Web, notamment des plateformes populaires comme Twitter, Amazon et Facebook. Néanmoins, certains sites Web peuvent ne pas fournir d'API pour les données spécifiques ciblées, nécessitant un service de scraping Web pour collecter les données Web. Dans certains cas, l'utilisation d'une API peut être plus économique que le recours au scraping Web, en particulier lorsque les données souhaitées sont accessibles via une API et que le volume de données nécessaire est dans les limites de l'API.

4 : Navigateurs sans tête

Navigateurs sans tête, tels que PhantomJS, Puppeteer ou Selenium, offrent aux utilisateurs la possibilité de collecter des données Web sans interface utilisateur graphique. Ce mode de fonctionnement rend les navigateurs headless idéaux pour extraire des sites Web interactifs et dynamiques qui utilisent des scripts côté client ou côté serveur. À l'aide de navigateurs headless, les robots d'exploration Web peuvent accéder et extraire des données qui peuvent ne pas être facilement visibles dans le code HTML du site Web.

L'un des principaux avantages de l'utilisation d'un navigateur headless est sa capacité à interagir avec des éléments de page dynamiques tels que des boutons et des menus déroulants. Cette fonctionnalité permet un processus de collecte de données plus complet.

Voici les étapes générales impliquées dans extraction de données avec un navigateur sans tête :

  1. Configurer le navigateur headless : Choisissez le navigateur headless approprié pour votre projet de scraping Web et configurez-le sur votre serveur. Chaque navigateur headless a ses propres exigences de configuration spécifiques, qui peuvent dépendre de facteurs tels que le site Web cible ou le langage de programmation utilisé. Il est important de sélectionner un navigateur headless qui prend en charge JavaScript et d'autres langages de script côté client pour scraper efficacement les pages Web dynamiques.
  2. Installez les bibliothèques nécessaires : Installez un langage de programmation, tel que Python ou JavaScript, qui vous permettra d’analyser et d’extraire les données souhaitées du Web.
  3. Maintenir les outils de scraping Web : Les sites Web dynamiques subissent souvent des modifications fréquentes. Par conséquent, il est essentiel de mettre à jour et de maintenir régulièrement vos outils de scraping Web pour garantir leur efficacité. Les modifications apportées au code HTML sous-jacent du site Web peuvent nécessiter des ajustements du processus de scraping afin de continuer à extraire des données précises et pertinentes.

Le navigateur sans tête est une technique de collecte de données puissante pour explorer des sites Web dynamiques et interactifs. En suivant les étapes décrites et en restant vigilant dans la maintenance de vos outils de scraping Web, vous pouvez obtenir des informations précieuses qui peuvent ne pas être facilement accessibles par des moyens traditionnels.

5 : Analyse HTML

L'analyse HTML est une technique de collecte de données couramment utilisée pour extraire automatiquement des données du code HTML. Si vous souhaitez collecter des données Web via l'analyse HTML, procédez comme suit :

  1. Inspectez le code HTML de la page cible : Utilisez les outils de développement de votre navigateur pour examiner le code HTML de la page Web que vous souhaitez extraire. Cela vous permettra de comprendre la structure du code HTML et d'identifier les éléments spécifiques que vous souhaitez extraire, tels que du texte, des images ou des liens.
  2. Sélectionnez un analyseur : Lors du choix d'un analyseur, tenez compte de facteurs tels que le langage de programmation utilisé et la complexité de la structure HTML du site Web. L'analyseur que vous choisissez doit être compatible avec le langage de programmation que vous utilisez pour le scraping Web. Voici quelques analyseurs populaires pour différents langages de programmation :
  • Belle soupe et lxml pour Python
  • Jsoup pour Java
  • Pack HtmlAgility pour C#
  1. Analyser le code HTML : Cela implique la lecture et l’interprétation du code HTML de la page Web cible pour extraire les éléments de données souhaités.
  2. Extraire les données : Utilisez l'analyseur sélectionné pour collecter les éléments de données spécifiques dont vous avez besoin.

En suivant ces étapes, vous pouvez extraire des données du code HTML à l’aide de techniques d’analyse HTML.

6 : Analyse DOM

L'analyse DOM permet d'analyser des documents HTML ou XML dans leurs représentations DOM (Document Object Model) respectives. L'analyseur DOM est un composant de la norme W3C et propose différentes méthodes pour parcourir l'arborescence DOM et extraire des informations spécifiques, comme le contenu textuel ou les attributs.

Cas d'utilisation pour l'exploration Web

Surveillance des prix des concurrents

Les détaillants et les entreprises peuvent acquérir une compréhension plus complète de la façon dont des entités ou des groupes de consommateurs spécifiques perçoivent leurs tactiques de prix et les stratégies de prix de leurs concurrents en utilisant des techniques avancées d'exploration Web. En exploitant et en exploitant ces informations, ils peuvent mieux aligner les prix et les promotions sur les objectifs du marché et des clients.

Suivi du catalogue de produits

Les entreprises peuvent également utiliser l'exploration Web pour collecter des catalogues et des listes de produits. Les marques peuvent répondre aux problèmes des clients et répondre à leurs besoins en matière de spécifications, de précision et de conception des produits en surveillant et en analysant de grands volumes de données sur les produits disponibles sur divers sites. Cela peut aider les entreprises à mieux cibler leurs publics avec des solutions individualisées, ce qui se traduit par une plus grande visibilité. satisfaction Client.

Veille des médias sociaux et de l'actualité

Le robot d'exploration Web peut suivre ce qui se dit sur vous et vos concurrents sur les sites d'actualités, les sites de médias sociaux, les forums, ainsi que sur d'autres sites. Il est capable de donner un sens à votre exemples d'expérience de marque mieux et plus rapidement que vous ne le pouvez. Ces données peuvent être utiles à votre équipe marketing pour surveiller l'image de votre marque grâce à l'analyse des sentiments. Cela pourrait vous aider à mieux comprendre les impressions de vos clients à votre égard et à vous comparer à vos concurrents.

Comment explorer le site Web à l'aide de la bibliothèque Python, Beautiful Soup

Beautiful Soup est une bibliothèque Python populaire qui permet d'analyser les documents HTML ou XML dans une structure arborescente afin que les données puissent être trouvées et extraites. Cette bibliothèque possède une interface simple avec conversion d'encodage automatisée pour rendre les données du site Web plus accessibles.
Cette bibliothèque comprend des méthodes de base et des idiomes Python pour parcourir, rechercher et modifier un arbre d'analyse, ainsi que des conversions Unicode et UTF-8 automatisées pour les textes entrants et sortants.

Installation de Beautiful Soup 4

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pip installer beautifulsoup4

Installation de bibliothèques tierces

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demandes d'installation pip
pip installe html5lib
pip installer bs4

Accéder au contenu HTML de la page Web

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importer demandes
URL = "https://www.theverge.com/tech"
r = requêtes.get(URL)
impression(r.contenu)

Analyse du contenu HTML

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importer demandes
à partir de bs4 importer BeautifulSoup

URL = "http://www.theverge.com/tech"
r = requêtes.get(URL)

soupe = BeautifulSoup(r.content,
'html5lib')
impression(soupe.prettify())
Beautiful Soup est une bibliothèque Python populaire qui permet d'analyser les documents HTML ou XML dans une structure arborescente afin que les données puissent être trouvées et extraites.

Comment explorer un site Web avec Python à l'aide de Scrapy

Scrapy est un framework Python pour l'exploration Web avec Python à grande échelle. Il vous fournit toutes les fonctionnalités dont vous avez besoin pour extraire facilement des données de sites Web, les analyser selon vos besoins et les enregistrer dans la structure et le format de votre choix.
Scrapy est compatible avec Python 2 et 3. Lorsque vous utilisez Anaconda, vous pouvez télécharger le package à partir du canal conda-forge, qui propose des packages à jour pour Linux, Windows et Mac OS X.
Pour installer Scrapy à l'aide de conda, exécutez :

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conda install -c conda-forge scrapy

Si vous utilisez Linux ou Mac OS X, vous pouvez installer scrapy via

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pip installer scrapy

Pour exécuter le crawler dans le shell, entrez :

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aller chercher("https://www.reddit.com")

Scrapy génère un objet « réponse » contenant les données téléchargées lorsque vous l'utilisez pour explorer quelque chose. Voyons ce que le robot a obtenu.

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vue(réponse)
impression réponse.texte
Scrapy est un framework Python pour l'exploration Web avec Python à grande échelle. Il vous fournit toutes les fonctionnalités dont vous avez besoin pour extraire facilement des données de sites Web

Comment explorer un site Web avec Python en utilisant Crawlbase

Crawling L'utilisation du Web peut s'avérer complexe et frustrante, car certains sites web peuvent bloquer vos requêtes et même restreindre votre adresse IP. Développer un robot d'exploration simple en Python peut s'avérer insuffisant sans l'utilisation de proxys. Pour explorer correctement les données pertinentes sur le Web, vous aurez besoin de Crawlbase Crawling API, qui vous permet de récupérer la plupart des pages Web sans avoir à gérer les requêtes interdites ou les CAPTCHA.

Nous allons vous montrer comment l'utiliser Crawlbase Crawling API pour créer votre outil d'exploration.
les exigences pour notre outil de scraping de base :

  1. Crawlbase Compte
  2. Python 3.x
  3. Crawlbase Bibliothèque Python

Prenez note de votre Crawlbase jeton, qui sera la clé d'authentification lors de l'utilisation du Crawling API. Commençons par télécharger et installer la bibliothèque que nous utiliserons pour ce projet. Sur votre console, tapez la commande suivante :

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pip installe crawlbase

L'étape suivante consiste à importer le Crawlbase API

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à partir de base d'exploration importer API d'exploration

Ensuite, après avoir initialisé l’API, entrez votre jeton d’authentification comme suit :

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api = API d'exploration({'jeton': 'USER_TOKEN'})

Saisissez l'URL de votre cible ou tout autre site Web que vous souhaitez explorer. Nous utiliserons Amazon comme exemple dans cette démonstration.

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URL cible = 'https://www.amazon.com/AMD-Ryzen-3800XT-16-Threads-Processor/dp/B089WCXZJC'

La section suivante de notre code nous permettra de télécharger l'intégralité du code source HTML de l'URL et, en cas de succès, affichera le résultat sur votre console ou terminal :

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réponse = api.get(targetURL)
if réponse['code_d'état']== 200:
impression(réponse['corps'])

Nous avons maintenant construit un robot d'exploration. Crawlbase répond à chaque requête reçue. Si le statut est 200 ou réussi, notre code affiche le code HTML analysé. Tout autre résultat, comme 503 ou 404, indique que le robot d'exploration a échoué. Par ailleurs, l'API utilise des milliers de proxys dans le monde entier, garantissant ainsi l'obtention des données les plus fiables.
L'une des meilleures caractéristiques du Crawling API c'est que vous pouvez utiliser les scrapers de données intégrés pour les sites pris en charge, ce qui inclut heureusement Amazon. Envoyez le scraper de données en tant que paramètre dans notre requête GET pour l'utiliser. Notre code complet devrait maintenant ressembler à ceci :

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à partir de base d'exploration importer API d'exploration

api = API d'exploration({'jeton': 'USER_TOKEN'})

URL cible = 'https://www.amazon.com/AMD-Ryzen-3800XT-16-Threads-Processor/dp/B089WCXZJC'

réponse = api.get(targetURL, {'analyse automatique': 'vrai'})
if réponse['code_d'état']== 200:
impression(réponse['corps'])

Si tout fonctionne correctement, vous recevrez une réponse similaire à celle ci-dessous :

Pour explorer correctement les données pertinentes sur le Web, vous aurez besoin Crawlbase Crawling API, qui vous permet de récupérer la plupart des pages Web sans avoir à gérer les requêtes interdites ou les CAPTCHA.

Conclusion

En utilisant un framework d'exploration Web comme Crawlbase rendra l'exploration très simple par rapport à d'autres solutions d'exploration pour n'importe quelle échelle d'exploration, et l'outil d'exploration sera complet en quelques lignes de code seulement. Vous n'aurez pas à vous soucier des restrictions du site Web ou des CAPTCHA avec le Crawling API garantira que votre grattoir restera efficace et fiable à tout moment, vous permettant de vous concentrer sur ce qui compte le plus pour votre projet ou votre entreprise.